生态网络分析在滨海新区战略环评中的应用

以滨海新区卫星影像和规划图为基础资料,在GIS技术支持下运用景观格局分析法和网络结构分析法对滨海新区的生态网络现状、总体规划及战略规划进行评价.在考虑不同生态用地斑块间的距离和景观阻力的基础上,运用重力模型对不同斑块间的相互作用力进行定量分析.结果表明, 滨海新区2008年生态网络现状景观破碎化严重且连通性差;总体规划侧重于斑块间的廊道连接,景观连通性高,但大尺度斑块比例小;战略规划侧重于大尺度斑块的构建,但连通性较差.根据景观生态学原理,提出构建滨海新区科学合理的生态网络建议,促进生物多样性的保护.     

构建公安网站的电子政务文化新视野

目前有的公安网站对电子政务文化建设的重要性认识不足，还没有认识到电子政务文化建设将是公安机关在新世纪里所面临的新课题、新挑战。本文从电子政务特征入手，结合公安网站在营造具有电子政务为特征的公安文化氛围上的缺陷，对构建公安网站的电子政务文化进行一些初步的探讨。     

基于遗传算法的人工神经网络大气环境评价

人工神经网络模拟大脑的认知功能,通过改变连接点的权值和阈值来训练神经网络完成特定的功能。运用基于遗传算法的BP网络模型,以国家大气质量标准作为网络的输入样本对网络进行训练,对某地区大气质量进行评价,结果与综合指数法比较吻合。     

自适应人工鱼群-BP神经网络算法在径流预测中的应用

为了提高水库和河流中长期径流预测精度,提出了弹性自适应人工鱼群算法(RAAFSA)。应用RAAFSA算法训练BP神经网络,实现BP神经网络参数优化,形成弹性自适应人工鱼群-BP神经网络混合算法(RAAFSA-BP),对石泉水库进行中长期径流预测。仿真计算表明,弹性自适应人工鱼群优化的BP神经网络算法收敛速度快于BP神经网络算法、人工鱼群-BP神经网络算法和RBF神经网络算法。该混合算法克服了BP神经网络和人工鱼群算法易陷于局部极值、搜索质量差和精度不高的缺点,改善了BP神经网络的泛化能力,输出稳定性好,预报精度显著提高,每次预测相对误差绝对值都小于6%,合格率达到100%。该算法成功地解决了石泉水库中长期径流预测精度不高的难题,可有效用于水库和河川中长期径流预测。     

不同土地利用方式对土壤细菌分子生态网络的影响

利用16S rDNA基因Illumina MiSeq高通量测序技术结合分子生态网络方法,测定了4种利用类型土地中的细菌群落组成,并分别构建了可视化的细菌网络.结果表明,旱田和水田土壤细菌网络的平均路径长度与模块性较小,而节点数、连接数、平均连通度和聚类系数较高;4个细菌网络均以正相关关系占优,天然林地负相关比例较高;酸杆菌门、厚壁菌门和变形菌门中的部分菌群在土壤细菌网络中起着重要的连接作用;4个细菌网络的部分关键节点所属的菌群相对丰度较低(1%),并非本研究区域的主体细菌;旱田土壤菌群主要受TP显著影响(P0.05);水田土壤菌群主要受黏粒、粉粒和含水量显著影响(P0.05);天然林地和城市绿地土壤菌群主要受C/N显著影响(P0.05).以上研究结果表明,旱田土壤细菌网络规模更大,物种间关系更加复杂,不同利用类型土地中的细菌均以协同合作关系为主,天然林地土壤细菌之间存在更强的竞争作用.水田和旱田土壤细菌对外界环境因子的扰动更加敏感,响应迅速,群落结构更易发生变化;部分细菌在网络间存在角色转化现象,低丰度菌群在构建土壤细菌网络中具有重要作用.     

面向航天器的无线传感器网络环境可靠性测试分析

以往无线传感器网络环境可靠性测试方法,只能针对单一网络传输情景的可靠性进行测试,测试效果差。提出具备多网络传输情景可靠性测试方法,在分析面向航天器的无线传感器网络ZigBee协议的分层结构以及TIZ-Stack协议栈架构的基础上,从前向纠错机制、多径传输机制、网络编码机制三种网络传输情景角度,获取无线传感器网络环境的可靠度与冗余度,依据二者测试网络环境可靠性。实验结果表明,在误码率为1时,该方法测试三种机制下网络环境可靠度与冗余度平均值分别为0.71与10.8;在仿真时间为1 000 s时,测试三种机制下数据传输延时结果平均仅为742 ms,说明该方法可有效测试无线传感器网络环境可靠性。     

珀金埃尔默发布了创新的实时空气质量传感器网络服务产品

正珀金埃尔默公司宣布ElmTM发布(elm.perkinelmer.com)一个创新的空气监测服务,将为个人、智慧城市和可持续社区提供当地空气质量分析.ElmTM服务使相关实时空气质量信息可视化和易理解,提供的数据可立即通过在线和移动设备访问.     

高校计算机文化基础课程教学改革的新思考

随着计算机技术的飞跃发展,高校计算机基础课教育改革应该与时俱进。本文章分析了在新形势下,高校非计算机专业的计算机基础知识教育所面临的问题和特点,并提出了计算机基础课教育改革的一些方法和手段。     

正矩阵因子分解法评价北京市PM_(10)和SO_2监测网络

为辨识北京市大气污染物变化规律相同的区域,筛选监测网络中表征冗余信息的监测点,使用正矩阵因子分解法分别对北京市PM10和SO2监测网络进行分析与评价.分析获得北京市PM10和SO2明显的季节变化特征:PM10浓度春季最高,夏季较低;SO2浓度冬季最高,夏季较低.采用正矩阵分解法对PM10监测网络解析出3个因子,对应北京市PM10污染变化特征相同的3个区域,分别为区域1代表监测点为车公庄与石景山古城,区域2代表监测点为位于城东的前门、天坛、农展馆与奥体中心,区域3代表监测点定陵.结果表明区域2监测点密度较大,存在表征冗余信息的监测点,可以考虑撤销或迁移部分监测点.对SO2监测网络解析出6个因子,分别对应北京市SO2污染变化特征相同的6个区域,代表监测点位分别为定陵、古城、东四、奥体中心、农展馆与天坛和前门与车公庄.评价结果表明北京市PM10和SO2监测网络都存在冗余信息的监测点,可以根据分区结果考虑撤销或者迁移部分监测点,优化监测网络.